package com.nine.mymall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.nine.mymall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.nine.mymall.product.vo.Category2Vo;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.nine.common.utils.PageUtils;
import com.nine.common.utils.Query;

import com.nine.mymall.product.dao.CategoryDao;
import com.nine.mymall.product.entity.CategoryEntity;
import com.nine.mymall.product.service.CategoryService;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    RedissonClient redisson;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {

        // 1、查出所有分类
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);

        // 2、组成父子树形结构
        // 2.1、找到所有的一级分类
        List<CategoryEntity> level1Menus = entities.stream().filter(categoryEntity ->

                // 注意 Long 封装类型的比较，不能直接比较，必须 转为 long 去比较
                categoryEntity.getParentCid().longValue() == 0
        ).map((menu) -> {
            menu.setChildren(getChildrens(menu, entities));
            return menu;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            int sort1 = menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort();
            int sort2 = menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort();
            // 排序
            return sort1 - sort2;
        }).collect(Collectors.toList());
        return level1Menus;
    }

    @Override
    public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
        // TODO 1、检查当前要删除的菜单，是否被别的地方引用


        // 一般使用 逻辑删除
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);
    }

    /**
     * 找到完整的路径
     *
     * @return
     */
    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {

        // 2,25,225
        List<Long> paths = new ArrayList<>();
        List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, paths);
        // 反转
        Collections.reverse(parentPath);
        // 转为数组
        return parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]);
    }

    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     *
     * @CacheEvict:失效模式
     * @CachePut:双写模式，需要有返回值
     * 1、同时进行多种缓存操作：@Caching
     * 2、指定删除某个分区下的所有数据 @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
     * 3、存储同一类型的数据，都可以指定为同一分区
     * @param category
     */
    // @Caching(evict = {
    //         @CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categorys'"),
    //         @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatalogJson'")
    // })
    @CacheEvict(value = "category", allEntries = true)       // 删除某个分区下的所有数据
    @Transactional
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
    }

    /**
     * 查询所有的一级分类
     *
     * 每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到那个名字的缓存。【缓存的分区(按照业务类型分)】
     * 代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法都不用调用，如果缓存中没有，会调用方法。最后将方法的结果放入缓存
     * 默认行为
     *      如果缓存中有，方法不再调用
     *      key是默认生成的:缓存的名字::SimpleKey::[](自动生成key值)
     *      缓存的value值，默认使用jdk序列化机制，将序列化的数据存到redis中
     *      默认时间是 -1：
     *
     *   自定义操作：key的生成
     *      指定生成缓存的key：key属性指定，接收一个Spel
     *      指定缓存的数据的存活时间:配置文档中修改存活时间
     *      将数据保存为json格式
     *
     *
     * 4、Spring-Cache的不足之处：
     *  1）、读模式
     *      缓存穿透：查询一个null数据。解决方案：缓存空数据
     *      缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决方案：加锁 ? 默认是无加锁的;使用sync = true来解决击穿问题
     *      缓存雪崩：大量的key同时过期。解决：加随机时间。加上过期时间
     *  2)、写模式：（缓存与数据库一致）
     *      1）、读写加锁。
     *      2）、引入Canal,感知到MySQL的更新去更新Redis
     *      3）、读多写多，直接去数据库查询就行
     *
     *  总结：
     *      常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据，完全可以使用Spring-Cache）：写模式(只要缓存的数据有过期时间就足够了)
     *      特殊数据：特殊设计
     *
     *  原理：
     *      CacheManager(RedisCacheManager)->Cache(RedisCache)->Cache负责缓存的读写
     * @return
     */
    @Cacheable(value = {"categoty"}, key = "#root.method.name", sync = true)
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
        QueryWrapper<CategoryEntity> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.eq("parent_cid", 0L);
        List<CategoryEntity> entities = this.baseMapper.selectList(wrapper);
        return entities;
    }

    /**
     * 堆外内存溢出异常：
     * 这里可能会产生堆外内存溢出异常：OutOfDirectMemoryError。
     * 下面进行分析：
     * ● SpringBoot 2.0 以后默认使用 lettuce 作为操作 redis 的客户端，它使用 netty 进行网络通信；
     * ● lettuce 的 bug 导致 netty 堆外内存溢出；
     * ● netty 如果没有指定堆外内存，默认使用 -Xmx 参数指定的内存；
     * ● 可以通过 -Dio.netty.maxDirectMemory 进行设置；
     * <p>
     * 解决方案：不能只使用 -Dio.netty.maxDirectMemory 去调大堆外内存，这样只会延缓异常出现的时间。
     * ● 升级 lettuce 客户端，或使用 jedis 客户端
     * <p>
     * 高并发下缓存失效问题
     * 缓存穿透
     * 缓存穿透是指 查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中，将去查询数据库，但是数据库也无此记录，我们没有将这次查询的 null 写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。
     * 在流量大时，可能 DB 就挂掉了，要是有人利用不存在的 key 频繁攻击我们的应用，这就是漏洞。
     * 解决方法：缓存空结果、并且设置短的过期时间。
     * 缓存雪崩
     * 缓存雪崩是指在我们设置缓存时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效，请求全部转发到 DB，DB 瞬时压力过重雪崩。
     * 解决方法：原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如 1-5 分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。
     * 缓存击穿
     * 对于一些设置了过期时间的 key，如果这些 key 可能会在某些时间点被超高并发地访问，是一种非常“热点”的数据。
     * 这个时候，需要考虑一个问题：如果这个 key 在大量请求同时进来前正好失效，那么所有对这个 key 的数据查询都落到 db，我们称为缓存击穿。
     * 解决方法：加锁。大量并发只让一个人去查，其他人等待，查到之后释放锁，其他人获取到锁，先查缓存，就会有数据，不用去查数据库。
     *
     * @return
     */
    @Override
    public Map<String, List<Category2Vo>> getCatalogJson() {
        // 1、加入缓存逻辑，缓存中存放的是json字符串
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            System.out.println("缓存不命中。。。。将要查询数据库。。。。。");
            // 2、缓存中没有，查询数据库
            Map<String, List<Category2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock();
            // 3、将查询的数据放入到缓存，这一步要在锁住的方法里面执行
            return catalogJsonFromDb;
        }
        System.out.println("缓存命中。。。。直接返回。。。。。");
        Map<String, List<Category2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Category2Vo>>>() {
        });
        return result;
    }


    /**
     * 使用redisson分布式锁查询数据
     * 缓存里面的数据如何与数据库保持一致
     * 缓存数据一致性问题
     * 1）、双写模式
     * 2）、失效模式
     *
     * @return
     */
    public Map<String, List<Category2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock() {
        // 1、占分布式锁，使用redisson占坑，锁的名字，锁的粒度，越细越快
        RLock rLock = redisson.getLock("catalogJson_lock");
        rLock.lock();
        Map<String, List<Category2Vo>> dataFromDb = null;
        try {
            dataFromDb = getDataFromDb();
        } catch (Exception e) {
        } finally {
            rLock.unlock();
        }
        return dataFromDb;
    }

    /**
     * 使用redis分布式锁查询数据
     *
     * @return
     */
    public Map<String, List<Category2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedisLock() {
        // 锁的值设置为uuid，这样删除该锁的话，只匹配自己的锁进行删除
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        // 1、占分布式锁，使用redis占坑，同时设置过期时间，保证原子操作
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            Map<String, List<Category2Vo>> dataFromDb = null;
            try {
                // 加锁成功。。。执行业务
                dataFromDb = getDataFromDb();
            } catch (Exception e) {
                // 获取到值对比+对比成功删除  必须要是原子操作 ------>  Lua脚本
                String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
                Long lockValue = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
            }
            /*String lockValue = redisTemplate.opsForValue().get("lock");
            if(uuid.equals(lockValue)){
                // 占锁成功，获取到数据之后，删除锁（只可以删除自己的锁）
                redisTemplate.delete("lock");
            }*/
            return dataFromDb;
        } else {
            // 加锁失败，重试，使用自旋的方式，可以休眠100ms之后重试
            return getCatalogJsonFromDbWithRedisLock();
        }


    }

    /**
     * 从数据库中查询数据，加锁（本地锁），只能锁住部分，如果有n台集群，那么会进数据库查询n次
     *
     * @return
     */
    public Map<String, List<Category2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithLocalLock() {
        // 只要是同一把锁，就能锁住这个线程
        // synchronized (this)：SpringBoot中所有组件在容器中都是单例的

        // TODO 本地锁，synchronized、JUC（LOCK），在分布式情况下，想要锁住所有，必须使用分布式锁
        synchronized (this) {
            // 得到锁之后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询
            return getDataFromDb();
        }
    }

    /**
     * 从数据库中查询数据，不加锁
     *
     * @return
     */
    public Map<String, List<Category2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithoutLock() {

        /**
         * 优化加载速度
         * 1、将数据库多次查询变为一次
         */
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

        // 查出所有1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);

        // 封装1级分类下的数据，返回
        Map<String, List<Category2Vo>> category2VoList = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {

            List<CategoryEntity> entities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
            List<Category2Vo> category2Vos = null;
            if (entities != null) {
                // 2级分类的集合
                category2Vos = entities.stream().map(l2 -> {
                    Category2Vo category2Vo = new Category2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    // 找到当前二级分类下的三级分类，封装成vo
                    List<CategoryEntity> level3Catalog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                    if (level3Catalog != null) {
                        List<Category2Vo.Category3Vo> l3List = level3Catalog.stream().map(l3 -> {
                            Category2Vo.Category3Vo category3Vo = new Category2Vo.Category3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return category3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        category2Vo.setCatalog3List(l3List);
                    }


                    return category2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return category2Vos;
        }));
        return category2VoList;
    }

    private Map<String, List<Category2Vo>> getDataFromDb() {
        // 得到锁之后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            Map<String, List<Category2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Category2Vo>>>() {
            });
            return result;
        }

        System.out.println("查询了数据库。。。。。");
        /**
         * 优化加载速度
         * 1、将数据库多次查询变为一次
         */
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

        // 查出所有1级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);

        // 封装1级分类下的数据，返回
        Map<String, List<Category2Vo>> category2VoList = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {

            List<CategoryEntity> entities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
            List<Category2Vo> category2Vos = null;
            if (entities != null) {
                // 2级分类的集合
                category2Vos = entities.stream().map(l2 -> {
                    Category2Vo category2Vo = new Category2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    // 找到当前二级分类下的三级分类，封装成vo
                    List<CategoryEntity> level3Catalog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                    if (level3Catalog != null) {
                        List<Category2Vo.Category3Vo> l3List = level3Catalog.stream().map(l3 -> {
                            Category2Vo.Category3Vo category3Vo = new Category2Vo.Category3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return category3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        category2Vo.setCatalog3List(l3List);
                    }


                    return category2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return category2Vos;
        }));
        // 3、查到的数据再放到缓存，将对象转换为json放在缓存中
        String cs = JSON.toJSONString(category2VoList);
        // 增加缓存失效时间，1，单位为天
        redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", cs, 1, TimeUnit.DAYS);
        return category2VoList;
    }

    /**
     * 传入一个集合，根据 parent_cid 去查询这个集合里面 parentcid 为这个值的数据的集合
     *
     * @param categoryEntities
     * @param parent_cid
     * @return
     */
    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> categoryEntities, Long parent_cid) {
        List<CategoryEntity> entities = categoryEntities.stream().filter(item -> item.getParentCid() == parent_cid).collect(Collectors.toList());
        return entities;
    }

    // 225,25,2
    private List<Long> findParentPath(Long catelogId, List<Long> paths) {
        // 收集当前节点的id
        paths.add(catelogId);
        CategoryEntity categoryEntity = this.getById(catelogId);
        // 还有父节点
        if (categoryEntity.getParentCid().longValue() != 0) {
            findParentPath(categoryEntity.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;
    }

    /**
     * 递归查询所有菜单的子菜单
     */
    private List<CategoryEntity> getChildrens(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {

        List<CategoryEntity> children = all.stream().filter(categoryEntity ->
                // 注意 Long 封装类型的比较，不能直接比较，必须 转为 long 去比较   或者使用 .equals()
                // categoryEntity.getParentCid().longValue() == root.getCatId().longValue()
                categoryEntity.getParentCid().equals(root.getCatId())
        ).map(categoryEntity -> {
            // 找到子菜单
            categoryEntity.setChildren(getChildrens(categoryEntity, all));
            return categoryEntity;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            int sort1 = menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort();
            int sort2 = menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort();
            // 排序
            return sort1 - sort2;
        }).collect(Collectors.toList());
        return children;
    }

}